Загрузка видео...

Не удалось загрузить видео

Возникла проблема при загрузке этого видео. Это может быть связано с временными проблемами сети или видео может быть недоступно.

На главную

本地OCR现在已经足够强大，不再需要依赖云端。GLM-OCR在Mac Studio M2 Ultra上，只需约2GB显存，即可处理表格、数学方程，每秒达约260个token。这意味着，拥有GPU或Mac的你已经准备好迎接AI时代的到来。随着本地模型的快速升级，技术门槛正在迅速降低，未来将不再局限于大公司和专业人士。

Bill The Investor

118,151 subscribers

122,998 просмотров • 5 месяцев назад •via X (Twitter)

Наука и технологии

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

Комментарии: 0

Нет доступных комментариев

Здесь появятся комментарии из оригинального поста

Похожие видео

Lisa Su 把大模型的本地运行门槛直接打了下来。一个午餐盒大小的 Mini PC，无需云端、无需独立显卡，就能跑通完整的 Qwen3 235B。靠着 Ryzen AI Max+ 395 和 128GB 统一内存（Linux 下可用 VRAM 高达 ~110GB），x86 芯片终于具备了在本地接管超大规模模型的硬实力。

Lisa Su 把大模型的本地运行门槛直接打了下来。一个午餐盒大小的 Mini PC，无需云端、无需独立显卡，就能跑通完整的 Qwen3 235B。靠着 Ryzen AI Max+ 395 和 128GB 统一内存（Linux 下可用 VRAM 高达 ~110GB），x86 芯片终于具备了在本地接管超大规模模型的硬实力。

Bill The Investor

22,100 просмотров • 2 месяцев назад

你的手机刚刚变成了一台声音克隆机。无需云端，无需联网，无需任何权限。只需输入几秒钟的音频——它就能以惊人的准确度重现你的声音……且完全离线运行。这不是演示，这是在设备端实际运行。Neuphonic 推出的 NeuTTS 正在将语音 AI 推向一个新时代： • 仅需几秒音频即可实现即时声音克隆 • 极其逼真的输出，听起来完全像真人 • 在中端手机、笔记本电脑甚至树莓派上都能实时运行 • 原生支持西班牙语 • 轻量化 GGUF 模型 • 100% 本地化 = 数据绝不离开你的设备这打破了目前 AI 面临的最大瓶颈：对云端的依赖。没有 API，没有订阅，没有监控。我们正在经历从：云端 AI → 个人 AI 租赁模型 → 自有模型这种转变发生的速度比人们想象的要快。语音 AI 不再是你“访问”的对象，而是你“运行”的工具。仓库地址：REPO

你的手机刚刚变成了一台声音克隆机。无需云端，无需联网，无需任何权限。只需输入几秒钟的音频——它就能以惊人的准确度重现你的声音……且完全离线运行。这不是演示，这是在设备端实际运行。Neuphonic 推出的 NeuTTS 正在将语音 AI 推向一个新时代： • 仅需几秒音频即可实现即时声音克隆 • 极其逼真的输出，听起来完全像真人 • 在中端手机、笔记本电脑甚至树莓派上都能实时运行 • 原生支持西班牙语 • 轻量化 GGUF 模型 • 100% 本地化 = 数据绝不离开你的设备这打破了目前 AI 面临的最大瓶颈：对云端的依赖。没有 API，没有订阅，没有监控。我们正在经历从：云端 AI → 个人 AI 租赁模型 → 自有模型这种转变发生的速度比人们想象的要快。语音 AI 不再是你“访问”的对象，而是你“运行”的工具。仓库地址：REPO

Bill The Investor

10,600 просмотров • 4 месяцев назад

老黄讲到，无论是文字、视频还是机械动作，在AI底层看来都是一组数字，不存在本质区别。当视频生成技术能理解“拿起杯子”这类的物理交互时，机器人不再需要死板的底层代码，而是通过“观察视频”直接学习物理逻辑。这意味着，AI技术的拐点已经到来

老黄讲到，无论是文字、视频还是机械动作，在AI底层看来都是一组数字，不存在本质区别。当视频生成技术能理解“拿起杯子”这类的物理交互时，机器人不再需要死板的底层代码，而是通过“观察视频”直接学习物理逻辑。这意味着，AI技术的拐点已经到来

傅盛

35,176 просмотров • 7 месяцев назад

AI不再需要服务器了有人把 AI Agent，塞进了 10MB 内存 + $10 硬件里。这个项目叫：PicoClaw（Sipeed 出品） GitHub 已经 26k+ ，爆发式增长它到底牛在哪？把云端AI，干到了边缘设备上你可以在这些设备上跑 AI： -树莓派 / 旧电脑 -旧安卓手机 -RISC-V 小板（甚至 $10 级别）而且性能离谱： -内存占用：<10MB -启动速度：1秒内 -单文件运行（无复杂依赖）优势在哪？ 1. 极致轻量（反主流）现在AI都在拼：更大模型、更贵GPU 它反过来：更小、更便宜、更快 2. 真正的本地AI时代信号不再依赖云服务器不再需要高配置机器 AI开始“嵌入现实设备” 3. AI写的AI 这个项目 95%代码由AI生成已经不是人写工具是 AI 在自我进化工具链 4. 部署方式极度简单一个二进制文件，直接跑没有 Python / Node 地狱没有复杂环境配置更大的意义（重点）这不是一个普通项目，而是一个趋势： AI正在从云服务 → 基础设施未来你家里的： -路由器 -摄像头 -NAS -甚至插座都可能跑 AI Agent PicoClaw = 把 AI 从昂贵能力变成随处可用的基础设施

AI不再需要服务器了有人把 AI Agent，塞进了 10MB 内存 + $10 硬件里。这个项目叫：PicoClaw（Sipeed 出品） GitHub 已经 26k+ ，爆发式增长它到底牛在哪？把云端AI，干到了边缘设备上你可以在这些设备上跑 AI： -树莓派 / 旧电脑 -旧安卓手机 -RISC-V 小板（甚至 $10 级别）而且性能离谱： -内存占用：<10MB -启动速度：1秒内 -单文件运行（无复杂依赖）优势在哪？ 1. 极致轻量（反主流）现在AI都在拼：更大模型、更贵GPU 它反过来：更小、更便宜、更快 2. 真正的本地AI时代信号不再依赖云服务器不再需要高配置机器 AI开始“嵌入现实设备” 3. AI写的AI 这个项目 95%代码由AI生成已经不是人写工具是 AI 在自我进化工具链 4. 部署方式极度简单一个二进制文件，直接跑没有 Python / Node 地狱没有复杂环境配置更大的意义（重点）这不是一个普通项目，而是一个趋势： AI正在从云服务 → 基础设施未来你家里的： -路由器 -摄像头 -NAS -甚至插座都可能跑 AI Agent PicoClaw = 把 AI 从昂贵能力变成随处可用的基础设施

HankAI

14,284 просмотров • 5 месяцев назад

每个人都能买得起英伟达发布个人AI超级计算机，能运行2000亿参数的大模型。 NVIDIA 今天在CES 2025大会上发布了 NVIDIA Project DIGITS，这是一款能放在你桌面上的个人AI超级计算机。将传统上需要大型数据中心才能完成的 AI 计算，带到每个人的桌面。‘ Project DIGITS 采用全新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，能够提供 1 PFLOP（每秒一千万亿次浮点运算）的AI计算性能。设计目的用于原型开发、微调以及运行大型AI模型，使用户能够在本地桌面系统上开发和运行推理模型，然后无缝部署到云或数据中心也就是它能在你的本地就能运行超大的AI模型，能够运行高达 2000亿参数的大语言模型。通过 NVIDIA ConnectX 网络，两台 Project DIGITS 超级计算机连接起来，可以运行 4050亿参数模型。而且支持在本地电脑上开发和测试AI模型，然后快速部署到云端或数据中心。简单来说，它就像是给每个开发者配了一台袖珍的AI超级计算机！

每个人都能买得起英伟达发布个人AI超级计算机，能运行2000亿参数的大模型。 NVIDIA 今天在CES 2025大会上发布了 NVIDIA Project DIGITS，这是一款能放在你桌面上的个人AI超级计算机。将传统上需要大型数据中心才能完成的 AI 计算，带到每个人的桌面。‘ Project DIGITS 采用全新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，能够提供 1 PFLOP（每秒一千万亿次浮点运算）的AI计算性能。设计目的用于原型开发、微调以及运行大型AI模型，使用户能够在本地桌面系统上开发和运行推理模型，然后无缝部署到云或数据中心也就是它能在你的本地就能运行超大的AI模型，能够运行高达 2000亿参数的大语言模型。通过 NVIDIA ConnectX 网络，两台 Project DIGITS 超级计算机连接起来，可以运行 4050亿参数模型。而且支持在本地电脑上开发和测试AI模型，然后快速部署到云端或数据中心。简单来说，它就像是给每个开发者配了一台袖珍的AI超级计算机！

小互

85,716 просмотров • 1 год назад

OpenAI 的 o3来了，虽然他在多个测试和跑分上超越了人类，但这并不意味着他已经接近 AGI。目前o3在专项任务上的表现很强，但我觉得真正的 AGI，还需要能够进行自我学习、情感理解和伦理判断等真正的多维度思考能力。况且O3 计算成本已经到达月球了，暴露了我们在实现AGI即将面临的巨大挑战。不过，会继续充值😅

OpenAI 的 o3来了，虽然他在多个测试和跑分上超越了人类，但这并不意味着他已经接近 AGI。目前o3在专项任务上的表现很强，但我觉得真正的 AGI，还需要能够进行自我学习、情感理解和伦理判断等真正的多维度思考能力。况且O3 计算成本已经到达月球了，暴露了我们在实现AGI即将面临的巨大挑战。不过，会继续充值😅

孙宇晨（去过太空版）🧑‍🚀

52,698 просмотров • 1 год назад

中国工业实力和规模经济降本已经强到什么外人无法理解的地步了呢？原本是美国宙斯盾上才有的高精尖的相控阵雷达，能同时锁定上百个目标的昂贵技术，现在因为中国的规模经济把价格干到白菜价，已经沦落到了用在中国农村来抓野猪了

中国工业实力和规模经济降本已经强到什么外人无法理解的地步了呢？原本是美国宙斯盾上才有的高精尖的相控阵雷达，能同时锁定上百个目标的昂贵技术，现在因为中国的规模经济把价格干到白菜价，已经沦落到了用在中国农村来抓野猪了

RamenPanda

58,498 просмотров • 9 месяцев назад

白宫加密政策主管David Sacks：四年内AI 大模型能力将增长一百万倍！ “我认为目前至少在三个关键维度上，进步的速度都是指数级的。” “首先是算法本身。模型每年提升的速度大概是 3-4 倍。” “它们不仅仅是在速度和性能上更快更好，而且将从量变到质变。” “接着是推理模型。” “我们甚至还没有真正进入智能代理时代，但这将是继推理模型之后的下一个重大飞跃。” “在这个领域，我们才刚刚开始（推理算力增加带来的能力增加也将是倍数增长）。” “接下来是芯片。” “根据多种衡量标准，每一代芯片的性能可能比上一代提高 3-4 倍。” “不只是单个芯片在不断进步，他们还在研究如何将这些芯片联网在一起。” “就像 NVL72 系统，它类似于一个机架系统，可以在数据中心级别大幅提升性能。” “计算能力是第三个你会看到基本上呈指数级进步的领域。” “只需要看看数据中心中部署的 GPU 数量。” “当马斯克最初开始训练 Grok 时，我认为他们大概有 10 万块 GPU。现在已经有 30 万块 GPU，而且正朝着百万块 GPU的目标迈进。OpenAI 的数据中心 Stargate 也是同样的情况。” “在接下来的几年中，他们可能会发展到 500 万、1000 万块 GPU。” 1,000,000 倍的增长是怎么得出的： “算法、芯片和数据中心的扩展和改进速度都是每年 3-4 倍。” “也就是说，每两年进步 10 倍。” “很多人没有理解指数级进步的含义：如果每两年提升 10 倍，并不意味着四年后你只是提升 20 倍。” “这实际上意味着提升 100 倍。” “把这些因素相乘：算法、芯片，以及可用于 AI 的原始计算能力。” 100 倍模型 🧠 × 100 倍芯片 💾 × 100 倍计算能力 ⚡️ = 1,000,000 倍的 AI 大模型🤖 “你所谈论的就是 1,000,000 倍的能力增长。” “但这种变革的影响将是绝对巨大的。” “我觉得人们还没有充分认识到这一点，因为他们不了解指数级进步的意义。”

白宫加密政策主管David Sacks：四年内AI 大模型能力将增长一百万倍！ “我认为目前至少在三个关键维度上，进步的速度都是指数级的。” “首先是算法本身。模型每年提升的速度大概是 3-4 倍。” “它们不仅仅是在速度和性能上更快更好，而且将从量变到质变。” “接着是推理模型。” “我们甚至还没有真正进入智能代理时代，但这将是继推理模型之后的下一个重大飞跃。” “在这个领域，我们才刚刚开始（推理算力增加带来的能力增加也将是倍数增长）。” “接下来是芯片。” “根据多种衡量标准，每一代芯片的性能可能比上一代提高 3-4 倍。” “不只是单个芯片在不断进步，他们还在研究如何将这些芯片联网在一起。” “就像 NVL72 系统，它类似于一个机架系统，可以在数据中心级别大幅提升性能。” “计算能力是第三个你会看到基本上呈指数级进步的领域。” “只需要看看数据中心中部署的 GPU 数量。” “当马斯克最初开始训练 Grok 时，我认为他们大概有 10 万块 GPU。现在已经有 30 万块 GPU，而且正朝着百万块 GPU的目标迈进。OpenAI 的数据中心 Stargate 也是同样的情况。” “在接下来的几年中，他们可能会发展到 500 万、1000 万块 GPU。” 1,000,000 倍的增长是怎么得出的： “算法、芯片和数据中心的扩展和改进速度都是每年 3-4 倍。” “也就是说，每两年进步 10 倍。” “很多人没有理解指数级进步的含义：如果每两年提升 10 倍，并不意味着四年后你只是提升 20 倍。” “这实际上意味着提升 100 倍。” “把这些因素相乘：算法、芯片，以及可用于 AI 的原始计算能力。” 100 倍模型 🧠 × 100 倍芯片 💾 × 100 倍计算能力 ⚡️ = 1,000,000 倍的 AI 大模型🤖 “你所谈论的就是 1,000,000 倍的能力增长。” “但这种变革的影响将是绝对巨大的。” “我觉得人们还没有充分认识到这一点，因为他们不了解指数级进步的意义。”

夜谈

25,895 просмотров • 1 год назад

这位大佬已经成功的让 AI 模型在 iPhone 17 Pro 的 Apple Neural Engine（ANE）上进行训练。苹果的硬件还是有很多待挖掘的地方,一旦手机本地也能训练 AI，就意味着部分数据可以不上云端，在本地。根据用户数据，不断学习，更新个性化。这里面的玩法就非常多了。机会。😍

这位大佬已经成功的让 AI 模型在 iPhone 17 Pro 的 Apple Neural Engine（ANE）上进行训练。苹果的硬件还是有很多待挖掘的地方,一旦手机本地也能训练 AI，就意味着部分数据可以不上云端，在本地。根据用户数据，不断学习，更新个性化。这里面的玩法就非常多了。机会。😍

独立开发者William

23,780 просмотров • 6 месяцев назад

字节把目前市面上最强的Seedance2.0端出来，可以看到模型已经不是问题，怎么低成本、大规模、不断产内容才是。比如抖音上这波演示，看的人第一反应是，这美女也太像真的了吧。动作顺、节奏卡点准、表情还不僵，已经到了那种你懒得去想是不是AI，只会多看两眼的程度。对短视频、直播、广告、MCN这些行业来说，影响只有一个：以后不缺人了。你不需要找模特、不需要约场地，甚至不需要真人，能跳、能演、能反复用。以后短视频里你刷到的跳舞博主，可能本人根本不存在，但你还是会点赞、停留、转发。人还在纠结有没有女朋友，平台已经在批量生产完美女友了。再过一阵子，AI美女泛滥可能不是道德问题，是审美通胀问题。

字节把目前市面上最强的Seedance2.0端出来，可以看到模型已经不是问题，怎么低成本、大规模、不断产内容才是。比如抖音上这波演示，看的人第一反应是，这美女也太像真的了吧。动作顺、节奏卡点准、表情还不僵，已经到了那种你懒得去想是不是AI，只会多看两眼的程度。对短视频、直播、广告、MCN这些行业来说，影响只有一个：以后不缺人了。你不需要找模特、不需要约场地，甚至不需要真人，能跳、能演、能反复用。以后短视频里你刷到的跳舞博主，可能本人根本不存在，但你还是会点赞、停留、转发。人还在纠结有没有女朋友，平台已经在批量生产完美女友了。再过一阵子，AI美女泛滥可能不是道德问题，是审美通胀问题。

金融世界 Financial World

84,535 просмотров • 6 месяцев назад

DeepMind CEO 杰米斯·哈萨比斯给大学生的核心建议：如何在 AI 时代抓住红利。对于理科生，继续死磕数学和计算机。在至少未来 10 年内，只要你懂这些技术的底层结构，就能比绝大多数人更好地驾驭 AI 工具。对于非技术专业的人，不要试图逃避，请全力以赴去使用最新的模型。哪怕一行代码都不懂，现在也能用 AI 将脑子里的点子直接变现。而对于专业程序员，借助工具完全可以一个人干出 100 倍的项目规模。未来 10 年，一切都会发生翻天覆地的变化。

DeepMind CEO 杰米斯·哈萨比斯给大学生的核心建议：如何在 AI 时代抓住红利。对于理科生，继续死磕数学和计算机。在至少未来 10 年内，只要你懂这些技术的底层结构，就能比绝大多数人更好地驾驭 AI 工具。对于非技术专业的人，不要试图逃避，请全力以赴去使用最新的模型。哪怕一行代码都不懂，现在也能用 AI 将脑子里的点子直接变现。而对于专业程序员，借助工具完全可以一个人干出 100 倍的项目规模。未来 10 年，一切都会发生翻天覆地的变化。

柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

28,873 просмотров • 2 месяцев назад

Google刚发布了 Gemma 4，260 亿参数，开源免费，能在本地设备上离线运行。讲真，这才是 2026 年最合理的 AI 技术栈: 本地模型兜底，顶级模型按需调用。但我认为参数和免费都不是重点，真正值得注意的是它原生支持函数调用，意味着这个模型能自主使用工具，浏览网页，执行代码，调用 API，直接充当一个完整的本地智能体，全程不联网，全程不花钱。 260 亿参数，实测性能对标 6850 亿参数级别的行业顶级模型，跑在普通笔记本上就行。部署只要三行命令： - 安装 Ollama： - curl -fsSL | sh - 拉取模型： ollama pull gemma4 两分钟，顶级本地 AI 就绑在你自己的硬件上了。我计划的用法是这样的，欢迎交流：日常的研究分析、代码审查、文稿起草、数据处理，全扔给本地 Gemma 4，用 MCP 服务器接上工具调用能力，网页浏览、数据库对接、API 接入都能覆盖，只有遇到真正需要顶级推理的硬核任务时，才请 Claude Code 出场。以前每个月在 AI 服务上花几百美元，现在 90% 的日常场景本地免费搞定，只为那 10% 的高难度任务付费。

Google刚发布了 Gemma 4，260 亿参数，开源免费，能在本地设备上离线运行。讲真，这才是 2026 年最合理的 AI 技术栈: 本地模型兜底，顶级模型按需调用。但我认为参数和免费都不是重点，真正值得注意的是它原生支持函数调用，意味着这个模型能自主使用工具，浏览网页，执行代码，调用 API，直接充当一个完整的本地智能体，全程不联网，全程不花钱。 260 亿参数，实测性能对标 6850 亿参数级别的行业顶级模型，跑在普通笔记本上就行。部署只要三行命令： - 安装 Ollama： - curl -fsSL | sh - 拉取模型： ollama pull gemma4 两分钟，顶级本地 AI 就绑在你自己的硬件上了。我计划的用法是这样的，欢迎交流：日常的研究分析、代码审查、文稿起草、数据处理，全扔给本地 Gemma 4，用 MCP 服务器接上工具调用能力，网页浏览、数据库对接、API 接入都能覆盖，只有遇到真正需要顶级推理的硬核任务时，才请 Claude Code 出场。以前每个月在 AI 服务上花几百美元，现在 90% 的日常场景本地免费搞定，只为那 10% 的高难度任务付费。

AYi

202,627 просмотров • 5 месяцев назад

注意力就是当今的货币。与历史上的任何时期不同，现在任何人都可以获得注意力。你不再需要掌握专业技能来创办公司——一个庞大的粉丝群的价值，可以与十年的编程经验相媲美。但事情并不仅仅停留在这里：

注意力就是当今的货币。与历史上的任何时期不同，现在任何人都可以获得注意力。你不再需要掌握专业技能来创办公司——一个庞大的粉丝群的价值，可以与十年的编程经验相媲美。但事情并不仅仅停留在这里：

柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

16,717 просмотров • 1 год назад

我在 web2 经营着一家口腔医院，每次顾客都是电话预约就诊，很不方便。这次我用 DAPPOS 的 xBubble 的 Vibe Coding 搭建一个预约就诊的网站。我就上传了一张我们医院的宣传资料，然后输入：我是经营伢贝健口腔医院的，帮我做一个顾客预约就诊的网站，整个过程耗时不到 20 分钟，成品我是相当满意的，选择就诊项目、选择医生、选择就诊日期和时间段（含已约满状态显示）填写患者信息，全部安排的井井有条，网站界面也看起来非常满意。 xBubble 的 Coding 能力，底层其实是跑在 dappOS 平台之上的。正是因为 dappOS 在基础设施层已经帮你把最麻烦的服务器部署、域名配置、资源调度全部搞定，Vibe Coding 才真正实现了「只管描述需求，其余全都不用管」。没有 dappOS 这层强悍的后盾，光靠一个前端对话框，是不可能真正把想法上线成完整业务的。 xBubble 的商业价值，在于它通过强大的 SOP 系统，大幅降低了创业门槛，专门服务各种需求的创业者。 xBubble 卖的不是代码，而是端到端的完整商业服务。从内容自动生成、多平台宣发，到稳定币结算，全链路都有成熟 SOP 覆盖。让普通人和小团队无需技术背景，就能像专业公司一样，低成本、高效、安全地跑通商业闭环。同时，xBubble 采用双轨机制：既有成熟的标准 SOP，又能通过 Bubble Engine 实时生成全新专用 SOP，灵活应对不断变化的市场需求。 xBubble 彻底抹平了技术雇佣成本，把原本难以变现的长尾需求，变成了能产生真实现金流甚至暴利的生意。把你的想法变成钱，可能只需要一支烟的功夫。另外，xBubble 已经直接接入了稳定币支付，这意味着你搭好的内容型小工具或细分赛道产品，可以即搭即收钱。 xBubble让一人公司（OPC）模式成为现实：一个人或极小团队即可完成过去需要多人协作的工作，极大降低了技术雇佣成本，把许多原本难以变现的细分需求，转化成可持续的现金流生意。普通人只会用 AI 内卷，而聪明人则利用 AI 跨越阶层。 xBubble 可能就是你跨越阶层的机会。

我在 web2 经营着一家口腔医院，每次顾客都是电话预约就诊，很不方便。这次我用 DAPPOS 的 xBubble 的 Vibe Coding 搭建一个预约就诊的网站。我就上传了一张我们医院的宣传资料，然后输入：我是经营伢贝健口腔医院的，帮我做一个顾客预约就诊的网站，整个过程耗时不到 20 分钟，成品我是相当满意的，选择就诊项目、选择医生、选择就诊日期和时间段（含已约满状态显示）填写患者信息，全部安排的井井有条，网站界面也看起来非常满意。 xBubble 的 Coding 能力，底层其实是跑在 dappOS 平台之上的。正是因为 dappOS 在基础设施层已经帮你把最麻烦的服务器部署、域名配置、资源调度全部搞定，Vibe Coding 才真正实现了「只管描述需求，其余全都不用管」。没有 dappOS 这层强悍的后盾，光靠一个前端对话框，是不可能真正把想法上线成完整业务的。 xBubble 的商业价值，在于它通过强大的 SOP 系统，大幅降低了创业门槛，专门服务各种需求的创业者。 xBubble 卖的不是代码，而是端到端的完整商业服务。从内容自动生成、多平台宣发，到稳定币结算，全链路都有成熟 SOP 覆盖。让普通人和小团队无需技术背景，就能像专业公司一样，低成本、高效、安全地跑通商业闭环。同时，xBubble 采用双轨机制：既有成熟的标准 SOP，又能通过 Bubble Engine 实时生成全新专用 SOP，灵活应对不断变化的市场需求。 xBubble 彻底抹平了技术雇佣成本，把原本难以变现的长尾需求，变成了能产生真实现金流甚至暴利的生意。把你的想法变成钱，可能只需要一支烟的功夫。另外，xBubble 已经直接接入了稳定币支付，这意味着你搭好的内容型小工具或细分赛道产品，可以即搭即收钱。 xBubble让一人公司（OPC）模式成为现实：一个人或极小团队即可完成过去需要多人协作的工作，极大降低了技术雇佣成本，把许多原本难以变现的细分需求，转化成可持续的现金流生意。普通人只会用 AI 内卷，而聪明人则利用 AI 跨越阶层。 xBubble 可能就是你跨越阶层的机会。

web3 八方

64,018 просмотров • 2 месяцев назад

传统行业转型 AI 的最大壁垒，是观念！当掌舵者尚且对 AI 持怀疑态度，公司未来的命运往往已被悄然定性。 GEIO 负责人 Ajit : 我们还未在AI上有意识的进行大量投入，我们处于准备状态，当时机成熟我们随时可以进入。巴菲特：如果有选择，我不会用Ajit （geico负责人）交换AI未来十年能取得的成果然后再看Lemonade CEO Danile: 任何商业行为，能够在碳基蛋白神经实现的就能在硅基神经上实现。我们all in AI 保险公司已经进入了自动驾驶决定性时刻（选择AI纯视觉还是感知融合+高精地图的时刻）：个人而言，长远来看geico基本已经和下个时代告别。

传统行业转型 AI 的最大壁垒，是观念！当掌舵者尚且对 AI 持怀疑态度，公司未来的命运往往已被悄然定性。 GEIO 负责人 Ajit : 我们还未在AI上有意识的进行大量投入，我们处于准备状态，当时机成熟我们随时可以进入。巴菲特：如果有选择，我不会用Ajit （geico负责人）交换AI未来十年能取得的成果然后再看Lemonade CEO Danile: 任何商业行为，能够在碳基蛋白神经实现的就能在硅基神经上实现。我们all in AI 保险公司已经进入了自动驾驶决定性时刻（选择AI纯视觉还是感知融合+高精地图的时刻）：个人而言，长远来看geico基本已经和下个时代告别。

CyberCat

102,011 просмотров • 1 год назад

很多人都严重低估了AI发展的速度 🚨马斯克就聊到，现在他睡前有一个AI的突破，醒来又有一个，到午饭时还再来一个。照这个势头，很快就会拥有远超人类的AI。我觉得多数人看待特斯拉Robotaxi 格局太过短浅，成天就只盯着这几个月怎么样了。在现在AI技术不断大突破下，FSD全面碾压人类驾驶已成定局

很多人都严重低估了AI发展的速度 🚨马斯克就聊到，现在他睡前有一个AI的突破，醒来又有一个，到午饭时还再来一个。照这个势头，很快就会拥有远超人类的AI。我觉得多数人看待特斯拉Robotaxi 格局太过短浅，成天就只盯着这几个月怎么样了。在现在AI技术不断大突破下，FSD全面碾压人类驾驶已成定局

谢嘉琪 Jiaqi

89,801 просмотров • 3 месяцев назад

软件已死？没有。但它正在变异。 Sam Altman最近有个判断，在脑子里挥之不去。他说，每家公司现在都是API公司。不管他们想不想要。为什么？因为AI代理人将无处不在。它们会像流水线一样，自动组合各种产品和服务。怎么组合？通过调用你的API。过去的SaaS模式，软件即服务，股价已经开始剧烈震荡。一个时代结束了。一个新时代开启了。这背后真正的问题是什么？当AI代理人可以任意调用数据和功能时，谁来控制它们？身份认证成了新的战场。如果没有一个可信的身份，代理人就可能失控。这听起来是技术问题。但本质是权力问题。谁来定义“可信”？谁来发放这个“数字身份”？是少数几家科技巨头，还是一个凌驾于所有人之上的中心化机构？当每个行为、每个代理人都需要被“认证”才能运行时，这离一个完全被监控和许可的系统还有多远？这套逻辑，从商业安全延伸到社会管理，几乎是无缝的。力量的重塑，总是在人们不经意的地方开始。

软件已死？没有。但它正在变异。 Sam Altman最近有个判断，在脑子里挥之不去。他说，每家公司现在都是API公司。不管他们想不想要。为什么？因为AI代理人将无处不在。它们会像流水线一样，自动组合各种产品和服务。怎么组合？通过调用你的API。过去的SaaS模式，软件即服务，股价已经开始剧烈震荡。一个时代结束了。一个新时代开启了。这背后真正的问题是什么？当AI代理人可以任意调用数据和功能时，谁来控制它们？身份认证成了新的战场。如果没有一个可信的身份，代理人就可能失控。这听起来是技术问题。但本质是权力问题。谁来定义“可信”？谁来发放这个“数字身份”？是少数几家科技巨头，还是一个凌驾于所有人之上的中心化机构？当每个行为、每个代理人都需要被“认证”才能运行时，这离一个完全被监控和许可的系统还有多远？这套逻辑，从商业安全延伸到社会管理，几乎是无缝的。力量的重塑，总是在人们不经意的地方开始。

墓碑科技

20,767 просмотров • 6 месяцев назад

Anthropic CEO Dario Amodei 最近这场 2 小时的深度访谈，信息量大到让人脊背发凉。如果你没时间听完，这 5 点决定你未来三年的职业生存： 🧵 核心干货整理 1. “数据中心里的天才国度” (Country of Geniuses) Dario 抛出了一个极其冷酷的预测：1 到 3 年内，AI 就不再是助手了。它将相当于数万名人类天才在数据中心里 24 小时不停歇地工作。这意味着在科学发现、法律架构、代码设计等领域，AI 将从“模仿者”彻底变成“开拓者”。2026-2027 年，可能就是那个分水岭。 2. 暴力美学的延续：Scaling Laws 没撞墙别听那些“模型增长放缓”的传闻。 Dario 明确表示，强化学习（RL）的缩放才刚刚开始。只要算力管够，模型在逻辑推理和复杂任务上的表现依然是“对数线性增长”。这种“暴力美学”在短期内看不到天花板。 3. 程序员的“终局”与“新生” AI 很快会写掉 90% 的基础代码。这不意味着工程师会消失，而是门槛变了。 Anthropic 内部已经在疯狂推行 Claude Code，效率直接拉升 20%+。未来的赢家不是写代码最快的人，而是最懂如何调度“AI 天才军团”的人。 4. “在职学习”不再是人类专利很多人嘲笑 AI 没长记性。Dario 的解法很直接：长上下文（Long Context）。百万级 Token 的窗口，本质上让模型在不改变大脑（权重）的情况下，通过海量资料实现“即时进化”。这种“暴力堆内存”的方式，正在让 AI 具备人类那种在岗位上快速上手的能力。 5. 1 万亿美元的豪赌：赢家通吃的生存游戏这是整场访谈最“赌徒”的部分。现在的 AI 公司都在进行一场博弈：按 10 倍增速买算力，买多了可能破产，买少了直接出局。 Dario 认为，在技术剧变期，追求账面盈利是平庸的表现，把所有子弹打向下一代模型才是唯一的生路。最扎心的一句话是，Dario 说：后人回顾这段历史时，最难理解的一定是——为什么指数级增长如此明显，当时的大多数人却视而不见？你觉得我们离那个“天才国度”还有多远？

Anthropic CEO Dario Amodei 最近这场 2 小时的深度访谈，信息量大到让人脊背发凉。如果你没时间听完，这 5 点决定你未来三年的职业生存： 🧵 核心干货整理 1. “数据中心里的天才国度” (Country of Geniuses) Dario 抛出了一个极其冷酷的预测：1 到 3 年内，AI 就不再是助手了。它将相当于数万名人类天才在数据中心里 24 小时不停歇地工作。这意味着在科学发现、法律架构、代码设计等领域，AI 将从“模仿者”彻底变成“开拓者”。2026-2027 年，可能就是那个分水岭。 2. 暴力美学的延续：Scaling Laws 没撞墙别听那些“模型增长放缓”的传闻。 Dario 明确表示，强化学习（RL）的缩放才刚刚开始。只要算力管够，模型在逻辑推理和复杂任务上的表现依然是“对数线性增长”。这种“暴力美学”在短期内看不到天花板。 3. 程序员的“终局”与“新生” AI 很快会写掉 90% 的基础代码。这不意味着工程师会消失，而是门槛变了。 Anthropic 内部已经在疯狂推行 Claude Code，效率直接拉升 20%+。未来的赢家不是写代码最快的人，而是最懂如何调度“AI 天才军团”的人。 4. “在职学习”不再是人类专利很多人嘲笑 AI 没长记性。Dario 的解法很直接：长上下文（Long Context）。百万级 Token 的窗口，本质上让模型在不改变大脑（权重）的情况下，通过海量资料实现“即时进化”。这种“暴力堆内存”的方式，正在让 AI 具备人类那种在岗位上快速上手的能力。 5. 1 万亿美元的豪赌：赢家通吃的生存游戏这是整场访谈最“赌徒”的部分。现在的 AI 公司都在进行一场博弈：按 10 倍增速买算力，买多了可能破产，买少了直接出局。 Dario 认为，在技术剧变期，追求账面盈利是平庸的表现，把所有子弹打向下一代模型才是唯一的生路。最扎心的一句话是，Dario 说：后人回顾这段历史时，最难理解的一定是——为什么指数级增长如此明显，当时的大多数人却视而不见？你觉得我们离那个“天才国度”还有多远？

比特币橙子Trader

61,328 просмотров • 6 месяцев назад

🔥黄仁勋：“特斯拉在自动驾驶上遥遥领先，未来所有汽车都必须具备自动驾驶！最有效的训练方式是让AI直接从海量视频中学习，不再依赖人工标注，这也意味着需要巨大的数据中心算力！ 🚨未来的AI都必须建立在能够理解现实世界的“物理AI”基础上。”

🔥黄仁勋：“特斯拉在自动驾驶上遥遥领先，未来所有汽车都必须具备自动驾驶！最有效的训练方式是让AI直接从海量视频中学习，不再依赖人工标注，这也意味着需要巨大的数据中心算力！ 🚨未来的AI都必须建立在能够理解现实世界的“物理AI”基础上。”

谢嘉琪

29,699 просмотров • 9 месяцев назад

AI 会抢走所有人工作的说法也许被夸大了，但在电影行业，这已经不再是玩笑。字节跳动的 Seedance 2.0 对整个好莱坞都是一种威胁。来算一笔账。根据亚洲股市 AsiaStock 的估算，制作一支像这样高质量的 2 分钟音乐视频，成本大约需要 80 万美元，制作周期需要 8–14 周。而用 AI 生成，成本可能只需 0.5 到 5 美元，时间不到一天。在不久的将来，真正的市场将集中在个人 IP 上，因为电影制作的其他环节都会被 AI 自动化。制片方不再需要真正把知名演员请到片场，只需要签署一份授权协议即可。这将是一个巨大的颠覆性改变。

AI 会抢走所有人工作的说法也许被夸大了，但在电影行业，这已经不再是玩笑。字节跳动的 Seedance 2.0 对整个好莱坞都是一种威胁。来算一笔账。根据亚洲股市 AsiaStock 的估算，制作一支像这样高质量的 2 分钟音乐视频，成本大约需要 80 万美元，制作周期需要 8–14 周。而用 AI 生成，成本可能只需 0.5 到 5 美元，时间不到一天。在不久的将来，真正的市场将集中在个人 IP 上，因为电影制作的其他环节都会被 AI 自动化。制片方不再需要真正把知名演员请到片场，只需要签署一份授权协议即可。这将是一个巨大的颠覆性改变。

亚洲股市 AsiaStock

88,084 просмотров • 6 месяцев назад